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Enregistrement W2542842645

Intersectoral Involvement in Water Sanitation Innovations

2015· article· en· W2542842645 sur OpenAlexaff
Alix Thompson

Notice bibliographique

RevueGlobal Health: Annual Review · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSanitationEnvironmental planningRainwater harvestingImproved sanitationBusinessOpen defecationMillennium Development GoalsEconomic growthNatural resource economicsGeographyDeveloping countryEconomicsEnvironmental engineeringEnvironmental scienceEcology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Diarrheal diseases result in the death of over one million children annually, more than AIDS, malaria and measles combined (2). Poor water management and sanitation are at the root of this serious global health issue, requiring intersectoral involvement to establish and implement efficient water management and sanitation strategies. Simple yet effective water and sanitation innovations such as rainwater harvesting and ecological sanitation are available, however many people continue to lack access to safe water and are far behind the Millennium Development Goal (MDG) target for water and sanitation(1,2). This paper analyzes the importance of intersectoral involvement and the interaction between technology and policy in successful technology transfer, with a focus on rural Zambia. Using a socio-ecological framework, this analysis focuses on the interaction between environmental subsystems and the economic, social, and political factors affecting new technology implementation. The issues with assuming that new water sanitation innovations will be universally applicable are discussed in relation to past difficulties with transferability.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,066
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,335 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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